算法设计与分析-图算法小结BFS/DFS/Topologic/Dijkstra/Floyd/最大流
图
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图的表示
- 邻接矩阵 空间复杂度 Θ ( V 2 ) Θ(V^2) Θ(V2)
- 邻接链表 空间复杂度 Θ ( V + E ) Θ(V+E) Θ(V+E)
BFS
-
邻接链表 时间复杂度 Θ ( V + E ) Θ(V+E) Θ(V+E)
-
void BFS(Graph G, int v) {//从顶点v出发,广度优先遍历图Gvisit(v);//访问初始顶点vsited[v] = true;//标记访问Enqueue(Q, v);//入队while (!isEmpty(Q)) {DeQueue(Q, v);//出队for (w = FirstNeighbor(G, v); w >= 0; w = NextNeighbor(G, v, w))if (!visited[w]) {//w为v未访问邻接顶点visit(w);//访问visited[w] = true;//标记EnQueue(Q, w);//进队}} }
-
无权最短路径问题
-
前驱子图,BFS生成树
DFS
-
递归是核心
-
void DFS(Graph G,int v){visit(v);visited[v]=true;for(w=FirstNeighbour(G,v);w>=0;w=NextNeighor(G,v,w)){if(!visited[w]){DFS(G,w);}} }
Topolpgical sort
-
拓扑排序是可以用来简单地判环的,若能则无环。
-
// deg是入度,在存图的时候需要录入数据 // A是排序后的数组 int deg[MAXN], A[MAXN]; bool toposort(int n) {int cnt = 0;queue<int> q;//若是priority_queue,则可以输出字典序最大/小拓扑序for (int i = 1; i <= n; ++i)if (deg[i] == 0)q.push(i);while (!q.empty()){int t = q.front();q.pop();A[cnt++] = t;for (auto to : edges[t]){deg[to]--;if (deg[to] == 0) // 出现了新的入度为0的点q.push(to);}}return cnt == n;// }
最小生成树
- [Kruskal][https://blog.csdn.net/yf_li123/article/details/75195549] , [Prim算法][https://blog.csdn.net/yf_li123/article/details/75148998]
单源最短路径
- Bellman-Ford
//检测有无负环
//spfa可以计算有负环 单元最短路径
void bellman_ford()
{memset(dist, 0x3f, sizeof dist);dist[1] = 0;for (int i = 0; i < k; i ++ ){memcpy(last, dist, sizeof dist);for (int j = 0; j < m; j ++ ){auto e = edges[j];dist[e.b] = min(dist[e.b], last[e.a] + e.c);}}
}
- [Topological-sort][https://blog.csdn.net/dragon8462_/article/details/119746134]
//只能有向无环图
-
Dijisktra
[Dijkstra算法介绍及其优先队列优化和斐波那契堆优化][https://blog.csdn.net/qq_33903332/article/details/116095232]
//
int dijkstra()
{// 初始化, 一号点到起点的距离为0, 其他点到起点的距离为正无穷memset(dist, 0x3f, sizeof dist); dist[1] = 0;for(int i = 0; i < n -1; i ++) // n - 1迭代{int t = -1;// 找到未加到 st 集合的最短距离for(int j = 1; j <= n ; j ++)if( !st[j] && (t == -1 || dist[t] > dist[j]) )t = j;// 将t点加入到集合st[t] = true;// 更新从t出去的所有的边,他组成的路径能不能更强其他点的距离for(int j = 1; j <= n; j++)dist[j] = min(dist[j], dist[t] + w[t][j]); }
}
//堆优化
const int N = 1e5+7;
const int INF = 0x3f3f3f3f;
struct Node{int to, w;
};//to指向另一端的结点, w表示边的长度
vector<Node> g[N];//邻接表存储图
int n, m, s;//n-结点数, m-边数, s-源点
int d[N];//记录源点s到图中所有结点的最短路
bool vis[N];//在Dijkstra算法中用于记录结点是否访问
void Dijkstra_2(int s) {memset(d, 0x3f, sizeof(d));//初始距离设为INF d[s] = 0;//源点到源点的距离为 0//使用优先队列实现堆, 默认以pair的first从大到小排序priority_queue< pair<int, int> > q;q.push(make_pair(0, s));//源点放入堆中 while (!q.empty()) {pair<int, int> t = q.top(); q.pop();int from = t.second;if (vis[from]) continue;//跳过已经访问过的结点 vis[from] = true;//以该点为中间结点更新最短路径 for (int i = 0; i < g[from].size(); i++) {int to = g[from][i].to;int w = g[from][i].w;if (d[to] > d[from] + w) {d[to] = d[from] + w;if (vis[to] == false) {//first以负数存储, d小的反而大, 在堆顶 q.push(make_pair(-d[to], to));}}}}
}
所有点对最短路径
-
Dijisktra
跑n遍(不带负权)-Greedy -
Floyd-Warshall
-DP (假设权重可以为负,但不能有权重为负的环路。)d i j k d_{ij}^k dijk为从结点 $i $到 j j j 的所有中间结点全部取自集合 { 1 , 2 , . . . , k } \{1,2,...,k\} {1,2,...,k}的一条最短路径的权重。
当 k = 0 k = 0 k=0时,也就是从结点 $i $到 j j j 的路径上不包括任何结点。这样路径上只有 ( i , j ) (i,j) (i,j)这一条边,此时 d i j 0 = w ( i , j ) d_{ij}^0 = w(i,j) dij0=w(i,j)。
当 k ⩾ 1 k \geqslant 1 k⩾1时,又可以分为两种情况:
- 结点 $i $到 j j j 的最短路径 p p p,没有经过结点 k k k,此时 d i j k = d i j k − 1 d_{ij}^k = d_{ij}^{k-1} dijk=dijk−1。
- 结点 $i $到 j j j 的最短路径 p p p,经过结点了 k k k, d i j k = d i k k − 1 + d k j k − 1 d_{ij}^k = d_{ik}^{k-1} +d_{kj}^{k-1} dijk=dikk−1+dkjk−1。
D
$d_{ij}^k= \begin{cases} w(i,j)& k=0\ min{d_{ij}^{k-1}, d_{ik}^{k-1} + d_{kj}^{k-1} } & k\geqslant 1\ \end{cases}\$
PI(前驱矩阵)
$\pi_{ij}^k= \begin{cases} \pi_{ij}^{k-1} & d_{ij}^{k-1} \leqslant d_{ik}^{k-1} + d_{kj}^{k-1}\ \pi_{kj}^{k-1} & d_{ij}^{k-1} \gt d_{ik}^{k-1} + d_{kj}^{k-1}\ \end{cases}\$
FLOYD-WARSHALL(W)n = W.rowsD0 = Wlet P = n x n martix initialized with nil//前驱矩阵for i = 1 to nfor j = 1 to nif i != j and D[i, j] < ∞P[i, j] = ifor k = 1 to nDk = new n x n matrix //可以直接用两个矩阵颠倒for i=1 to nfor j= 1 to nD[ij] = min(Dk-1[ij], Dk-1[ik] + Dk-1[kj])
$$D^0 = \begin{bmatrix} 0 & 3 & 8 & \infty & -4 \ \infty & 0 & \infty & 1 & 7 \ \infty & 4 & 0 & \infty & \infty \ 2 & \infty & -5 & 0 & \infty \ \infty & \infty & \infty & 6 & 0 \ \end{bmatrix} P^0 = \begin{bmatrix} NIL & 1 & 1 & NIL & 1 \ NIL & NIL & NIL & 2 & 2 \ NIL & 3 & NIL & NIL & NIL \ 4 & NIL & 4 & NIL & NIL \ NIL & NIL & NIL & 5 & NIL \ \end{bmatrix}\ D^1 = \begin{bmatrix} 0 & 3 & 8 & \infty & -4 \ \infty & 0 & \infty & 1 & 7 \ \infty & 4 & 0 & \infty & \infty \ 2 & 5 & -5 & 0 & -2 \ \infty & \infty & \infty & 6 & 0 \ \end{bmatrix} P^1 = \begin{bmatrix} NIL & 1 & 1 & NIL & 1 \ NIL & NIL & NIL & 2 & 2 \ NIL & 3 & NIL & NIL & NIL \ 4 & 1 & 4 & NIL & 1 \ NIL & NIL & NIL & 5 & NIL \ \end{bmatrix}\ D^2 = \begin{bmatrix} 0 & 3 & 8 & 4 & -4 \ \infty & 0 & \infty & 1 & 7 \ \infty & 4 & 0 & 5 & 11 \ 2 & 5 & -5 & 0 & -2 \ \infty & \infty & \infty & 6 & 0 \ \end{bmatrix} P^2 = \begin{bmatrix} NIL & 1 & 1 & 2 & 1 \ NIL & NIL & NIL & 2 & 2 \ NIL & 3 & NIL & 2 & 2 \ 4 & 1 & 4 & NIL & 1 \ NIL & NIL & NIL & 5 & NIL \ \end{bmatrix}\ D^3 = \begin{bmatrix} 0 & 3 & 8 & 4 & -4 \ \infty & 0 & \infty & 1 & 7 \ \infty & 4 & 0 & 5 & 11 \ 2 & 5 & -5 & 0 & -2 \ \infty & \infty & \infty & 6 & 0 \ \end{bmatrix} P^3 = \begin{bmatrix} NIL & 1 & 1 & 2 & 1 \ NIL & NIL & NIL & 2 & 2 \ NIL & 3 & NIL & 2 & 2 \ 4 & 3 & 4 & NIL & 1 \ NIL & NIL & NIL & 5 & NIL \ \end{bmatrix}\ D^4 = \begin{bmatrix} 0 & 3 & -1 & 4 & -4 \ 3 & 0 & -4 & 1 & -1 \ 7 & 4 & 0 & 5 & 3 \ 2 & -1 & -5 & 0 & -2 \ 8 & 5 & 1 & 6 & 0 \ \end{bmatrix} P^4 = \begin{bmatrix} NIL & 1 & 4 & 2 & 1 \ 4 & NIL & 4 & 2 & 1 \ 4 & 3 & NIL & 2 & 1 \ 4 & 3 & 4 & NIL & 1 \ 4 & 3 & 4 & 5 & NIL \ \end{bmatrix}\ D^5 = \begin{bmatrix} 0 & 1 & -3 & 2 & -4 \ 3 & 0 & -4 & 1 & -1 \ 7 & 4 & 0 & 5 & 3 \ 2 & -1 & -5 & 0 & -2 \ 8 & 5 & 1 & 6 & 0 \ \end{bmatrix} P^5 = \begin{bmatrix} NIL & 3 & 4 & 5 & 1 \ 4 & NIL & 4 & 2 & 1 \ 4 & 3 & NIL & 2 & 1 \ 4 & 3 & 4 & NIL & 1 \ 4 & 3 & 4 & 5 & NIL \ \end{bmatrix}\\$$
csdn好像不支持这么长的公式
可以参考算法导论或者下面的图片
最大流(流网络的最大容量问题,最小分割问题
参考:https://zhuanlan.zhihu.com/p/356840694
#include <queue>
#include <stdio.h>
#include <cstring>
#define INF 2147483467
using namespace std;
using ll = long long;const int maxn = 520010, maxm = 520010;
int n, m, s, t;struct Edge{ll to, next, weight;
};
Edge edges[maxm];
int edge_cnt = 1, head[maxn], cur[maxn];void add(int x,int y,int w){edges[++edge_cnt].next = head[x];edges[edge_cnt].to = y;edges[edge_cnt].weight = w;head[x] = edge_cnt;
}int level[maxn];
bool bfs(){memset(level, 0, sizeof(level));memcpy(cur, head, sizeof(head));queue<int> q;q.push(s);level[s] = 1;while (!q.empty()){int u = q.front();q.pop();for (int i = head[u]; i != 0; i = edges[i].next){ll v = edges[i].to, flow = edges[i].weight;if (flow > 0 && level[v] == 0){level[v] = level[u] + 1;q.push(v);}} }return (level[t] != 0);
}int dfs(int p = s, int cur_flow = INF){if (p == t) return cur_flow;ll ret = 0;for (int i = cur[p]; i != 0; i = edges[i].next){cur[p] = i;ll v = edges[i].to, vol = edges[i].weight;if (level[v] == level[p] + 1 && vol > 0){int f = dfs(v, min(cur_flow - ret, vol));edges[i].weight -= f;edges[i^1].weight += f;ret += f;if (ret == cur_flow) return ret;}}return ret;
}ll dinic(){ll max_flow = 0;while (bfs()){max_flow += dfs();}return max_flow;
}int main(){scanf("%d %d %d %d", &n, &m, &s, &t);for (int i = 1; i <= m ; ++i){int x, y, w;scanf("%d %d %d", &x, &y, &w);add(x, y, w);add(y, x, 0);}printf("%lld", dinic());return 0;
}
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【课程简介】 本课程介绍了chatGPT相关模型的具体案例实践,通过实操更好的掌握chatGPT的概念与应用场景,可以作为chatGPT领域学习者的入门到进阶级课程。 【课程时长】 1天(6小时/天) 【课程对象】 理工科本科及以上࿰…...
nat地址转换
原理 将内网地址转换成外网地址 方式 掌握动态NAT的配置方法 掌握Easy IP的配置方法 掌握NAT Server的配置方法 实验 r1 r2 是内网 ar1 ip地址 ip add ip地址 掩码 ip route-static 0.0.0.0 0 192.168.1.254 默认网关 吓一跳网关 相等于设置了网关 ar2 …...
第12课 循环综合举例
文章目录 前言一、循环综合举例1. 质数判断问题2. 百人百砖问题3. 猴子吃桃问题4. 质因数分解问题5. 数字统计问题。 二、课后练习2. 末尾3位数问题3. 求自然常数e4. 数据统计问题5. 买苹果问题。6. 找5的倍数问题。 总结 前言 本课使用循环结构,介绍了以下问题的解…...